17.01.2026 13:39
🧠 Хватит изобретать велосипеды: Каталог паттернов для AI-агентов Если вы пробовали выйти за рамки простых скриптов на LangChain и строили что-то сложн…
🧠 Хватит изобретать велосипеды: Каталог паттернов для AI-агентов
Если вы пробовали выйти за рамки простых скриптов на LangChain и строили что-то сложнее "Hello World", то знаете: промптинг - это лишь верхушка айсберга. Настоящая сложность начинается в архитектуре: как агенту помнить контекст? Как исправлять свои ошибки? Как не запутаться в сотне инструментов?
Нашел отличный репозиторий Awesome Agentic Patterns, который собирает инженерные паттерны для создания агентов. Это не просто список тулзов, а именно архитектурные решения, проверенные в продакшене (с ссылками на пейперы и статьи).
📂 Что внутри?
Всё разбито по категориям, вот самые интересные:
🔸 Context & Memory: Как хранить эпизодическую память и делать "sliding window" контекста, чтобы не разориться на токенах.
🔸 Feedback Loops: Паттерны Reflection (самокритика) и Self-Healing Retries (автоисправление ошибок кода/JSON).
🔸 Tool Use: Например, Progressive Tool Discovery - когда агент не грузит все 100 инструментов в контекст сразу, а "ходит" по ним как по файловой системе.
🔸 Orchestration: От классического ReAct до мульти-агентных свармов (Swarms) и иерархического планирования.
Полезно, чтобы перестать писать "спагетти-код" из промптов и начать строить надежные системы.
🔗 Репозиторий: https://github.com/nibzard/awesome-agentic-patterns
#AI #LLM #Agents #SystemDesign #GitHub #Architecture
👉 @itmozg
Если вы пробовали выйти за рамки простых скриптов на LangChain и строили что-то сложнее "Hello World", то знаете: промптинг - это лишь верхушка айсберга. Настоящая сложность начинается в архитектуре: как агенту помнить контекст? Как исправлять свои ошибки? Как не запутаться в сотне инструментов?
Нашел отличный репозиторий Awesome Agentic Patterns, который собирает инженерные паттерны для создания агентов. Это не просто список тулзов, а именно архитектурные решения, проверенные в продакшене (с ссылками на пейперы и статьи).
📂 Что внутри?
Всё разбито по категориям, вот самые интересные:
🔸 Context & Memory: Как хранить эпизодическую память и делать "sliding window" контекста, чтобы не разориться на токенах.
🔸 Feedback Loops: Паттерны Reflection (самокритика) и Self-Healing Retries (автоисправление ошибок кода/JSON).
🔸 Tool Use: Например, Progressive Tool Discovery - когда агент не грузит все 100 инструментов в контекст сразу, а "ходит" по ним как по файловой системе.
🔸 Orchestration: От классического ReAct до мульти-агентных свармов (Swarms) и иерархического планирования.
Полезно, чтобы перестать писать "спагетти-код" из промптов и начать строить надежные системы.
🔗 Репозиторий: https://github.com/nibzard/awesome-agentic-patterns
#AI #LLM #Agents #SystemDesign #GitHub #Architecture
👉 @itmozg